"""
146. LRU 缓存
中等
相关标签
premium lock icon
相关企业
请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类：
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。



示例：

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4


提示：

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put
"""
from typing import Optional


class Node:
    """
    双向链表
    """
    def __init__(self,key:int = 0,value:int = 0):
        self.key = key
        self.value = value
        self.pre = None
        self.next = None

class LRUCache:
    """
    双向链表+map定位node
    """

    def __init__(self, capacity: int):
        self.dummy = Node()
        self.capacity = capacity
        self.map = dict()
        self.dummy.pre = self.dummy
        self.dummy.next = self.dummy

        pass
    def get(self, key: int) -> int:
        if key in self.map:
            #移动到最前
            self.remove(self.map[key])
            self.add(self.map[key])
            return self.map[key].value
        else:
            return -1
    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        if key in self.map:
            #如果已存在，则修改且更新
            self.map[key].value = value
            self.remove(self.map[key])
            self.add(self.map[key])
            return
        if len(self.map) == self.capacity:
            #删除哨兵前一位
            self.map.pop(self.dummy.pre.key)
            self.remove(self.dummy.pre)
        #创建新值
        node = Node(key, value)
        self.map[key] = node
        self.add(node)

    # def add(self,pre,node):
    #     node.next = pre.next
    #     node.pre = pre
    #     pre.next.pre = node
    #     pre.next = node
    def add(self,node:Node):
        node.pre = self.dummy
        node.next = self.dummy.next
        node.pre.next = node
        node.next.pre = node
        # self.dummy.next.pre = node
        # self.dummy.next = node

    def remove(self,node:Node):
        node.pre.next = node.next
        node.next.pre = node.pre
class Node:
    # 提高访问属性的速度，并节省内存
    __slots__ = 'prev', 'next', 'key', 'value'

    def __init__(self, key=0, value=0):
        self.key = key
        self.value = value

class LRUCache_RES1:
    def __init__(self, capacity: int):
        self.capacity = capacity
        self.dummy = Node()  # 哨兵节点
        self.dummy.prev = self.dummy
        self.dummy.next = self.dummy
        self.key_to_node = {}

    # 获取 key 对应的节点，同时把该节点移到链表头部
    def get_node(self, key: int) -> Optional[Node]:
        if key not in self.key_to_node:  # 没有这本书
            return None
        node = self.key_to_node[key]  # 有这本书
        self.remove(node)  # 把这本书抽出来
        self.push_front(node)  # 放到最上面
        return node

    def get(self, key: int) -> int:
        node = self.get_node(key)  # get_node 会把对应节点移到链表头部
        return node.value if node else -1

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        node = self.get_node(key)  # get_node 会把对应节点移到链表头部
        if node:  # 有这本书
            node.value = value  # 更新 value
            return
        self.key_to_node[key] = node = Node(key, value)  # 新书
        self.push_front(node)  # 放到最上面
        if len(self.key_to_node) > self.capacity:  # 书太多了
            back_node = self.dummy.prev
            del self.key_to_node[back_node.key]
            self.remove(back_node)  # 去掉最后一本书

    # 删除一个节点（抽出一本书）
    def remove(self, x: Node) -> None:
        x.prev.next = x.next
        x.next.prev = x.prev

    # 在链表头添加一个节点（把一本书放到最上面）
    def push_front(self, x: Node) -> None:
        x.prev = self.dummy
        x.next = self.dummy.next
        x.prev.next = x
        x.next.prev = x


# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

if __name__ == '__main__':
    # 创建LRUCache实例
    lru_cache = LRUCache(2)

    # 执行操作序列
    lru_cache.put(1, 0)  # 缓存是 {1=0}
    lru_cache.put(2, 2)  # 缓存是 {1=0, 2=2}
    result1 = lru_cache.get(1)  # 返回 0

    lru_cache.put(3, 3)  # 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=0, 3=3}
    result2 = lru_cache.get(2)  # 返回 -1 (未找到)

    lru_cache.put(4, 4)  # 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
    result3 = lru_cache.get(1)  # 返回 -1 (未找到)
    result4 = lru_cache.get(3)  # 返回 3
    result5 = lru_cache.get(4)  # 返回 4

    # 输出结果
    print("执行结果:")
    print(f"get(1) after put(1,0) and put(2,2): {result1}")
    print(f"get(2) after put(3,3): {result2}")
    print(f"get(1) after put(4,4): {result3}")
    print(f"get(3) after put(4,4): {result4}")
    print(f"get(4) after put(4,4): {result5}")